Značajke sistema za prepoznavanje kontrole pristupa

1) Modularna funkcija strukture sistema.

Sistem za prepoznavanje kontrole pristupa usvaja modularnu strukturu "poslužitelja + radna stanica", što je pogodno za različite inteligentne odjeljenja za obavljanje neovisnog upravljanja prema svom autoritetu i izbjegava fenomen za prelaz i zbrku upravljanja. Na primjer, poslužitelj podataka posebno se koristi za razmjenu podataka i skladištenje podataka; Radna stanica za održavanje koristi se za održavanje sustava za prepoznavanje kontrole pristupa sustava za prepoznavanje lica; Radna stanica za aplikaciju koristi se za upravljanje putnicima i zaposlenima;

2) Snažna funkcija upotrebe izvan mreže
PIXELSKI VREMENO VREMENE PRIKLJUČAVANJA UPRAVLJANJA PRISTUPA Upravljanje upravljanjem upravljanjem upravljanjem ima moćnu funkciju izvan mreže. Kad se hardverski sustav i sustav kontrole pristupa ne mogu normalno komunicirati, sustav kontrole pristupa i dalje se može normalno koristiti bez utjecaja na unos i izlaz putnika. Kapacitet skladištenja hardverskih regulatora može doseći do 100.000 fotografija i 100.000 povijesnih zapisa, što neće uzrokovati gubitak podataka zbog kratkoročnih neuspjeha komunikacije.
3) Snažna funkcija povezivanja
Sistem za prepoznavanje lica za prepoznavanje pristupa ima moćnu funkciju povezivanja, koja se može neprimjetno može povezati sa pohađanjem vremena prepoznavanja lica, glasnoj emitiranju i drugoj opremi. Kad sistem pokrene alarm, automatski će sačuvati fotografije na licu mjesta i glasovne emisije za glasovne upute. Na primjer, kada se nelegalna kartica koristi za unos kanala, sustav prepoznavanja i posjećenosti kontrole pristupa automatski vrši snimanje i glasovne pozive, a istovremeno povezuje zvučni i lakim alarmima.
4) Duboko učešćenje za prepoznavanje lica na osnovu velikih podataka o licem velikih podataka, što uvelike poboljšava tačnost robusnosti i prepoznavanja sustava.
Vremena za prepoznavanje lica Algoritam posjećenosti prihvaća način dubokog učenja na osnovu neuronske mreže. Korištenjem velikog broja jednostavnih jedinica za obradu koji se formira složeni sistem za prepoznavanje i pohađanje kontrole pristupa, on imitira sistem ljudskog učenja i kognitivnog sistema i dobija implicitni izraz pravila i pravila prepoznavanja i prisustvom suočavanja koji su teško postići u procesu učenja. Kroz upotrebu karakteristika oblika, karakteristike sive boje, karakteristike na koži i druge tradicionalne karakteristike i fuzije, koristeći prostornu analizu i zakazivanje tehnologije za učenje za postizanje visokih performansi, visoke robusnosti, pouzdanog algoritma za usporedbu lica;
Na osnovu praktičnih prijava u sigurnosti, javnoj sigurnosti, obrazovanju, finansijama i drugim industrijama, već imamo stotine miliona suočavanja velikih podataka različitog kvaliteta, držanja, svjetla, spola itd. Za duboko učenje, koristeći dubok učenje , Automatsko učenje za dobivanje ljudskih lica. Nakon obuke sa velikim brojem pozitivnih i negativnih uzorkova podataka, algoritam ima očite prednosti u tačnosti, toleranciji grešaka, robusnost itd. Testirani su mnogim velikim projektima i u potpunosti ispunjavaju stvarnu primjenu.
5) Omogućite moćnu sliku za lice za lice
U procesu izgradnje baze Slijedeće liste, kvaliteta fotografija je neujednačena, a slike fotografija mogu se automatski ili ručno obrađivati ​​kako bi ih ispunile odgovarajuće standarde i zahtjeve. Funkcije obrade fotografija su lica su sljedeće:
Podržava umjetno obrezivanje fotografija sa licem putem dodataka ili drugih metoda.
Podrška pozivajući alate za obradu i analizu treće strane.
Alat za obradu slike uključuju: podešavanje boje, kontrastno podešavanje, podešavanje zasićenosti, podešavanje boje, podešavanje boje, korekcija ribljeg energije, balans, originalna restauracija slika, restauracija za obrezivanje, automatska rezolucija, automatska svjetlina s više nivoa, Automatski kontrast na više nivoa, automatska zasićenje na više nivoa, automatska oštrina višenamjenskog nivoa itd.